Tracked Autonomous Vehicles Moving on Rough Terrain

Abstract

A limpeza florestal é de grande importância no combate a incêndios florestais, pois além de remover combustível para os incêndios, torna o acesso aos terrenos mais fácil para o combate de eventuais incêndios. Sendo os incêndios não controlados de grande perigo para o ser humano, é necessário arranjar formas de prevenir que estes aconteçam. Para isso existem faixas de gestão de combustível ao longo das estradas, linhas de alta tensão, em torno de aglomerados habitacionais e outras infraestruturas na interface urbano florestal. Um grande problema na realização das limpezas florestais é a falta de mão de obra suficiente que permita a limpeza de todos os terrenos e locais definidos como locais de alto perigo para a sociedade em caso de incêndio, antes do início da época de incêndios. Com a evolução tecnológica, é possível compensar a falta de mão de obra, recorrendo a veículos autónomos capazes de realizar limpezas florestais e de se adaptarem ao terreno.Este trabalho consiste no desenvolvimento de um controlo de tração para implementar num robô autónomo a mover-se em terrenos acidentados. Tem como objetivo o desenvolvimento de um algoritmo capaz de detetar desvios na trajetória do robô e fazer a sua correção e de um algoritmo que permite o saber em tempo real o valor do yaw do robô.Este trabalho foi desenvolvido em ambiente virtuais, utilizando Robot Operating System (ROS), a linguagem de programação Python.Inicialmente, o trabalho consistiu na determinação do valor de yaw do robô e leitura desse mesmo valor de modo a conhecer a orientação do robô em cada instante. O passo seguinte consistiu no desenvolvimento de um algoritmo que lendo o valor do yaw, corrigiria a trajetória do robô de modo que o movimento deste fosse constantemente em linha reta, sofrendo apenas pequenos desvios, imediatamente compensados. Por fim foram realizados testes em ambientes virtuais de modo a validar o trabalho desenvolvido.

Forest cleaning is of great importance in fighting forest fires, because in addition to removing fuel for fires, it makes access to land easier for fighting possible fires. Being uncontrolled fires of great danger to humans, it is necessary to find ways to prevent them from happening. For this there are fuel management strips along roads, high voltage lines, around housing clusters and other infrastructure at the urban forestry interface. A major problem in carrying out forest cleanings is the lack of manpower to allow the cleaning of all land and places defined as places of high danger for society in the event of fire before the start of the fire season. With technological developments, it is possible to compensate the lack of manpower, using autonomous vehicles, capable of carrying out forest cleanings and adapting to the terrain.This work consists in the development of a traction control to implement in an autonomous robot moving in rough terrains. Its objective is the development of an algorithm capable of detecting deviations in the robot’s trajectory and correcting them, and an algorithm that allows real-time knowledge of the robot’s yaw value.This work was developed in virtual environments, using Robot Operating Systems (ROS) and Python programming language. Initially, the work consisted of determining the robot’s yaw value and reading of this same value in order to know the robot’s orientation at each instant. The next step consisted in the development of an algorithm that, reading the yaw value, would correct the robot’s trajectory so that its movement was constantly in straight line, suffering only small deviations, immediately compensated. Finally, tests were carried out in virtual environments in order to validate the work developed.